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信息時(shí)代 大數(shù)據(jù)有用開(kāi)源工具

開(kāi)源
這是個(gè)信息“泛濫”的時(shí)代,大數(shù)據(jù)量司空見(jiàn)慣,企業(yè)處理大數(shù)據(jù)的需求也越來(lái)越大。首先,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和桌面分析或者虛擬化包不能處理大數(shù)據(jù),相反,運(yùn)行在數(shù)千臺(tái)服務(wù)器上的大量并行軟件需要做這個(gè)工作。

這是個(gè)信息“泛濫”的時(shí)代,大數(shù)據(jù)量司空見(jiàn)慣,企業(yè)處理大數(shù)據(jù)的需求也越來(lái)越大。本文梳理一下“大數(shù)據(jù)”的解決方案。

 

首先,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和桌面分析或者虛擬化包不能處理大數(shù)據(jù),相反,運(yùn)行在數(shù)千臺(tái)服務(wù)器上的大量并行軟件需要做這個(gè)工作。許多機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)向開(kāi)源工具,比如Apache的 Hadoop來(lái)處理大數(shù)據(jù)。比如Twitter發(fā)送登陸信息到Hadoop,并直接寫入HDFS,Hadoop文件系統(tǒng)。

Hadoop支持?jǐn)?shù)據(jù)密集的應(yīng)用部署在數(shù)千節(jié)點(diǎn)和數(shù)個(gè)PB, David Hill, Mesabi Group 主席表示。但是,大數(shù)據(jù)在針對(duì)不同類型的應(yīng)用時(shí),確不能一概而論。比如Hadoop并不一定適合所有的案例,Hill警告說(shuō)。

大數(shù)據(jù)的捕捉、存儲(chǔ)、分析,依靠特殊的應(yīng)用的特性,Hill強(qiáng)調(diào)。舉例scale-out網(wǎng)絡(luò)連接的存儲(chǔ)EMC Isilon或IBM的SONAS,可能對(duì)于使用非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)比如圖片、視頻,會(huì)更好。

大數(shù)據(jù)處理的類型

大數(shù)據(jù)的處理,可以歸為3個(gè)基本類型,Revolution Analytics的執(zhí)行副總Mike Minelli表示,信息管理、商業(yè)智能,以及智能分析。信息管理捕捉和存儲(chǔ)信息,BI分析數(shù)據(jù),看過(guò)去發(fā)生的情況,智能分析則是對(duì)于數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。Minelli說(shuō)。

Revolution analytics提供開(kāi)源R語(yǔ)言和 Revolution R Enterprise,提供TB量級(jí)數(shù)據(jù)的高級(jí)分析。Revolution Analytics正在開(kāi)發(fā)Hadoop連接器和R語(yǔ)言在Google的Map/Reduce框架上的能力。

處理大數(shù)據(jù)的工具

提供了處理大數(shù)據(jù)分析能力的專有軟件包括 AsterData;IBM的專有軟件Netezza ; Datameer, 建立在Apache的Hadoop上的專有軟件,以及Paraccel。IBM的Netezza,在它的InfoSphere產(chǎn)品中。Oracle 的Exadata,,以及EMC的Greenplum也是處理大數(shù)據(jù)量的專有工具。

EMC引入了Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)的免費(fèi)社區(qū)版本,該社區(qū)版本只是軟件。Greenplum社區(qū)報(bào)表包括3個(gè)協(xié)作模塊Greenplum DB, MADlib, 和Alpine Miner。處理大數(shù)據(jù)量的開(kāi)源工具包括Hadoop、Map/Reduce,以及Jaspersoft 的BI工具。

Jaspersoft提供的BI工具,提供了報(bào)告、分析、ETLETL (解壓、轉(zhuǎn)換、加載) ,針對(duì)大量的并行分析數(shù)據(jù)庫(kù),包括EMC Greenplum和HP Vertica。Jaspersoft也提供本地報(bào)告,通過(guò)Hadoop和各種類型的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)包括MongoDB, Riak, CouchDB and Infinispan的開(kāi)源連接。

開(kāi)源工具VS專有工具

開(kāi)源工具可以查看代碼,這樣開(kāi)發(fā)者可以找到他們整合時(shí)里面是什么。在幾乎所有的案例中,開(kāi)源分析都更具性價(jià)比和靈活性。Revolution Analytics的Minelli表示。

數(shù)據(jù)量在持續(xù)的增長(zhǎng),公司將被迫增加基礎(chǔ)設(shè)施的部署。專利費(fèi)用將一直增加,而開(kāi)源技術(shù),則省了這筆一直持續(xù)的專利費(fèi)。Twitter選擇Hadoop,其中重要的原因是專有工具的費(fèi)用太高。

更長(zhǎng)遠(yuǎn)的來(lái)看,開(kāi)源工具使企業(yè)創(chuàng)建新的分析技術(shù),更好的處理非結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)言,比如圖片等。而不能寄托于傳統(tǒng)廠商發(fā)展新的分析技術(shù)。開(kāi)源工具給了企業(yè)創(chuàng)新的機(jī)會(huì)。

另外一個(gè)領(lǐng)域就是開(kāi)源與專有工具的混合使用。

短期來(lái)講,開(kāi)源分析將越來(lái)越廣泛的使用,并且增長(zhǎng)迅速。長(zhǎng)期來(lái)看,混合技術(shù)的應(yīng)用將在高度競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)上出現(xiàn),兩者將同樣有巨大的需求。

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責(zé)任編輯:張浩 來(lái)源: Linuxeden
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